CGTN Europe discussed this with Zhang Shiqi, Associate Professor, Department of Computer Science at The State University of New York at Binghamton
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00:00Parlons maintenant de Zhang Shishi qui vient du département des sciences computeriques de l'Université de Binghamton à New York.
00:06Bienvenue dans le programme, c'est un plaisir de vous voir.
00:08Nous avons entendu un peu dans notre rapport sur la fonction de ces chiens robots,
00:12mais comment peuvent-ils vraiment reconnaître des lumières de trafic, par exemple,
00:16et empêcher leurs propriétaires de marcher dans une voie occupée ?
00:21Reconnaître les objets, y compris des lumières de trafic,
00:26est généralement appelé un problème de reconnaissance d'objets,
00:30dans le contexte de la computerisation.
00:34C'est une zone de l'intelligence artificielle
00:38où les A.I. et les robots fonctionnent très bien.
00:41Les A.I. utilisent des réseaux neurones profonds
00:45et particulièrement des réseaux neurones convolutionnels
00:49pour reconnaître les objets et comprendre l'environnement.
00:53Et sous certaines conditions, les A.I. et les robots peuvent mieux que les gens naïfs.
00:59Mais dans ce contexte robotique, les robots ont en fait besoin
01:03plus que de reconnaissance d'objets pour comprendre si la voie est sûre ou non,
01:08pour la navigation et d'autres activités.
01:10C'est donc une zone excitante, et encore, beaucoup d'études sont nécessaires.
01:15Il semble y avoir un peu plus de travail à faire,
01:17mais est-ce que les A.I. peuvent vraiment s'adapter aux A.I.?
01:21Quelles sont les différences entre les A.I.?
01:24Les A.I. traditionnels ont plus d'une centaine d'années d'histoire,
01:31et il y a de la preuve qu'ils sont très utiles pour aider les gens à naviguer en sécurité
01:37et efficacement dans l'environnement quotidien,
01:40et améliorer leur indépendance et leur sécurité.
01:43Mais l'entraînement d'un vrai chien est coûteux et dépendant.
01:47Après plus de 100 000 dollars d'entraînement,
01:52peut-être qu'encore la moitié des chiens ne peuvent pas graduer.
01:55Donc pour les robots, on voit beaucoup d'avancées,
01:59comme la locomotion, un quadropède qui peut naviguer en sécurité dans l'environnement
02:05et la perception, les robots peuvent comprendre l'environnement quotidien.
02:10Et aussi, le coût du matériel a beaucoup diminué au cours des 5 à 10 ans.
02:15Les chercheurs robotiques pensent à utiliser les chiens guidants robotiques
02:19en tant qu'alternative aux chiens guidants traditionnels.
02:23Ils peuvent visualiser l'environnement, ils peuvent naviguer en sécurité dans l'environnement,
02:28mais encore beaucoup de travail doit être fait.
02:30Et les gens qui utilisent les chiens guidants,
02:33est-ce difficile pour une personne blinde de s'habiller avec un robot comme celui-ci?
02:39C'est une question très ouverte,
02:42parce qu'on n'a pas une longue histoire d'études sur les chiens guidants robotiques.
02:47Mais on peut parler un peu des chiens guidants traditionnels.
02:50Après que les chiens guidants graduent au centre d'entraînement,
02:53cela prend environ deux semaines pour l'utilisateur humain,
02:57les gens de l'impuissance visuelle,
02:59de travailler avec les chiens guidants comme un processus de co-entraînement
03:02avant que la personne de l'impuissance visuelle puisse utiliser indépendamment un chien guidant.
03:06Donc, en tant que chercheur robotique,
03:08on espère réduire ces deux semaines d'entraînement à quelques jours,
03:13parce que les robots peuvent activement s'adapter aux préférences humaines
03:17et aux styles de marche humain.
03:19Donc, c'est un nouveau sujet, c'est une nouvelle zone.
03:22On a hâte de réduire ce temps à quelques jours.
03:28Zhang Xuexi, de l'Université de Binghamton,
03:30merci beaucoup de nous rejoindre sur le programme aujourd'hui.
03:33Merci, merci de m'avoir rencontré.